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Enregistrement W2322912110 · doi:10.2514/6.2004-1890

Design and Development of Piezoelectric Inchworm Actuator

2004· article· en· W2322912110 sur OpenAlexaff
Jian Li, Ramin Sedaghati, Javad Dargahi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAeroelasticity and Vibration Control
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActuatorPiezoelectricityComputer scienceMaterials scienceAcousticsPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this research is to present a proof-of-concept design of an inchworm type piezoelectric actuator with output of maximum displacement and force (or power) for shape control and vibration control of adaptive truss structures. The proposed inchworm actuator adopts “pusher” type with frictional clamping mechanisms. It consists of three main components: two clamping or braking devices and one expanding device. The two frictional clamping devices provide alternating braking forces when the center shaft is moving inside the PZT tubal stack and emulates an inchworm, summing small steps to achieve large displacements. Since the development of a robust clamping mechanism is essential to realize the high force capability, a considerable design effort has been focused on optimizing the clamping device to increase the output force. CATIA is used as a platform to model the whole actuator and ANSYS is used to analyze and optimize the performance of the actuator. The complete design of the proposed actuator has been performed using the finite element analysis. The simulation result confirms that the output force of 74 Newton and incremental displacement in each step of 9 micron can be achieved using the proposed actuator. A prototype of actuator has been fabricated and static tests have been performed to validate the simulation results. The dynamic test of the actuator is currently under process and the result of the dynamic test will be subsequently compared with simulation results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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